epoch:训练时,所有训练图像通过网络训练一次​(一次前向传播+一次后向传播):测试时,所有测试图像通过网络一次​(一次前向传播).Caffe不用这个参数. batch_size:1个batch包含的图像数目,通常设为2的n次幂,常用的包括64,128,256.                        网络较小时选用256,较大时选用64. iteration​:训练时,1个batch训练图像通过网络训练一次​(一次前向传播+一次后向传播),每迭代一次权重更新一次:测试时,1个batch…

转自:深度学习中 number of training epochs 中的 epoch到底指什么? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/43673341 1. (1)iteration:表示1次迭代(也叫training step),每次迭代更新1次网络结构的参数: (2)batch-size:1次迭代所使用的样本量:每跑完一个batch都要更新参数,这个过程叫一个iteration. (3)epoch:1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本. 值得注意…

深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练:(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次:(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次: 举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteratio…

one epoch:所有的训练样本完成一次Forword运算以及一次BP运算 batch size:一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目,其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个{data:label}获得的,而是由一组数据加权得到的,这一组数据的数量就是[batch size].当然batch size 越大,所需的内存就越大,要量力而行 iterations(迭代):每一次迭代都是一次权重更新,每一次权重更新需要batch size个数据进行Forward运…

转自:https://blog.csdn.net/wcy23580/article/details/90082221…

一文读懂神经网络训练中的Batch Size,Epoch,Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词,本文将全面解析他们的含义和关系. 1. Batch Size 释义:批大小,即单次训练使用的样本数 为什么需要有 Batch_Size :batch size 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡. Batch size调参经验总结: 相对于正常数据集,如果Batch_Size过小,训练数据就会非常难收敛,从而导致underfitting. 增大Batch_…

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移…

批量归一化 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 批量归一化基本上是现在模型的标配了. 说实在的,到今天我也没搞明白batch normalize能够使得模型训练更稳定的底层原因,要彻底搞清楚,涉及到很多凸优化的理论,需要非常扎实的数学基础才行. 目前为止,我理解的批量归一化即把每一层输入的特征,统一变换到统一的尺度上来,避免各个特征的单位不统一的情况.即把每一个特征的分布都转变为均值为0,方差为1的分布. 然后在变换后的数据的基础上加一个线性变换. 关于b…

机器学习中数据读取是很重要的一个环节,TensorFlow也提供了很多实用的方法,为了避免以后时间久了又忘记,所以写下笔记以备日后查看. 最普通的正常情况 首先我们看看最普通的情况: # 创建0-10的数据集,每个batch取个数. dataset = tf.data.Dataset.range(10).batch(6) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() next_element = iterator.get_next() with tf.S…

关键代码:tflearn.DNN(net, checkpoint_path='model_resnet_cifar10', max_checkpoints=10, tensorboard_verbose=0, clip_gradients=0.) snapshot_epoch=True, # Snapshot (save & evaluate) model every epoch.我的demo: def get_model(width, height, classes=40): # TODO,…

上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其…

1.简介 将数据划分成若干批次的数据,使用的函数主要有: tf.train.slice_input_producer(tensor_list,shuffle=True,seed=None,capacity=32) tf.train.batch(tensors,batch_size,num_threads=1,capacity=32,allow_smaller_final_batch=False) 参数说明: shuffle:为True时进行数据清洗 allow_smaller_final_bat…

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法,一种是使用feed_dict另外一种是使用TensorFlow中的Queues.前者使用起来比较灵活,可以利用Python处理各种输入数据,劣势也比较明显,就是程序运行效率较低:后面一种方法的效率较高,但是使用起来较为复杂,灵活性较差. Dataset作为新的API,比以上两种方法的速度都快,并且使用难度要远远低于使用Queues.tf.data中包含了两个用于TensorFLow程序的接口:Dataset和Iterator. D…

tensortlfow数据读取有三种方式 placehold feed_dict:从内存中读取数据,占位符填充数据 queue队列:从硬盘读取数据 Dataset:同时支持内存和硬盘读取数据 placehold-feed_dict 先用placehold 占位数据,在Graph中读取数据,数据直接内嵌到Graph中,然后当Graph传入Session是,用feed_dict喂补数据.当数据量比较大的时候,Graph的传输会遇到效率底下问题,特别是数据转换. import tensorflow a…

https://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/kaggle_criteo_ctr_challenge- 前言点击率预估用来判断一条广告被用户点击的…

写在前面 由于MLP的实现框架已经非常完善,网上搜到的代码大都大同小异,而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验.因此完全可以找一份源码以参考,重点在于照着源码手敲一遍,以熟悉pytorch的基本操作. 实验要求 熟悉pytorch的基本操作:用pytorch实现MLP,并在MNIST数据集上进行训练 环境配置 实验环境如下: Win10 python3.8 Anaconda3 Cuda10.2 + cudnn v7 GPU : NVIDIA GeForce MX2…

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jeison-higuita-W19AQY42rUk-unsplash.jpg toc: true date: 2020/2/19 20:17:25 disqusId: zhangxian categories: PyTorch tags: AI Deep Learning 本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/…

DeepLabV3+语义分割实战 语义分割是计算机视觉的一项重要任务,本文使用Jittor框架实现了DeepLabV3+语义分割模型. DeepLabV3+论文:https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 完整代码:https://github.com/Jittor/deeplab-jittor 1. 数据集 1.1 数据准备 VOC2012数据集是目标检测.语义分割等任务常用的数据集之一, 本文使用VOC数据集的2012 trainaug (train + sbd…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 总论 0x02 Sampler 2.1 PyTorch Distributed Optimizer 2.1.1 定义 2.1.2 问题点 2.2 ElasticSampler 2.2.1 定义 2.2.2 弹性方案 2.2.2.1 常规流程 2.2.2.2 异常处理 2.2.1 如何使用 2…

摘要:图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰. 本文分享自华为云社区<图像超分实验:SRCNN/FSRCNN>,作者:zstar. 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰.本文对BSDS500数据集进行超分实验. 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数. 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像. 数据集来源:https://down…

code { white-space: pre } div.sourceCode { } table.sourceCode,tr.sourceCode,td.lineNumbers,td.sourceCode { margin: 0; padding: 0; vertical-align: baseline; border: none } table.sourceCode { width: 100%; line-height: 100% } td.lineNumbers { text-align…

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano 本文是RNN教程的第二部分,第一部分教程在这里. 对应的样板代码在 Github上面. 在这部分内容中,我将会使用 numpy 和 theano 从头开始实现RNN 模型. 实验中涉及的代码可以在Github中找到.一些不重要的内容将会略去,但是Github中保留了全部的实践过程. 语言建模 Our…

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n…

# # http://www.cnblogs.com/mydebug/ # from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import gzip import os import sys sys.path.append("这里是numpy的路径")//提示:如果没有这句import numpy会报错 import t…

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去…

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的…